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基于颜色线索的图像彩色化研究

作　者: 王绘
导　师: 邹北骥
学　校: 中南大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 彩色化不平度测地距离色度混合区域分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 32次
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内容摘要

人类通过视觉观察事物,而图像和颜色是人类通过视觉感知世界万物的两个基本要素,对于人类视觉来说,彩色图像能活泼、生动、清晰的表达事物对象,而当今世界灰度图像仍被广泛应用在人类生活的各个领域,但是由于人眼对灰度层次的识别限制和灰度图像自身的信息匮乏,相比灰度图像,彩色图像包含更丰富的信息,具有更强的对比度,给人的视觉效果更加直观和容易辨识。通过给灰度图像上色达到彩色图像的效果在各领域具有重要的研究意义,尤其是在娱乐、医学、遥感、动漫等领域,本文将先进的计算机技术应用到灰度图像的彩色化技术中,对基于线索的彩色化技术和线索位置提示方法进行了研究,具体工作如下：本文首先对经典的彩色化技术和涉及本文算法的数字图像知识进行了介绍,然后结合测地距离和不平度,对Yatziv的颜色混合彩色化算法进行改进,从线索点开始,利用灰度图像像素点的亮度信息对测地距离和不平度进行计算,通过颜色扩展将色度在整个图像中传播,最后结合色度混合的思想,将几种具有最大贡献的色度加权最终计算出像素点的色度。随后本文将改进的彩色化方法扩展,应用到彩色图像重着色问题上,基于亮度通道在彩色图像中只能提供一部分图像信息,因此本文综合利用图像的三通道,利用颜色距离来计算像素点的测地距离,将用户提供的新的颜色在图像空间中传播开,并同样的利用颜色混合的思想最终实现彩色图像重着色。试验结果表明,本文算法具有较高的效率,彩色化效果良好。对线索位置的提示方法进行了研究,本文提出了一种针对本文彩色化算法的基于区域生长的图像区域分割方法,区域生长的准则是由种子点开始向邻域扩展,邻域像素离种子点的亮度测地距离越小,则优先扩展。对线索位置的提示方法的研究能有效提高彩色化处理的效率,保证涂色的充分性和合理性,进而减少不合理的彩色化结果。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 选题背景  9
  1.2 彩色化的发展和研究现状  9-12
    1.2.1 基于颜色迁移思想的彩色化  10-11
    1.2.2 基于颜色线索的彩色化  11-12
  1.3 彩色化的应用及研究意义  12-13
  1.4 本文研究的主要内容  13-14
  1.5 本文的结构  14-15
第二章基于颜色线索扩展的彩色化技术综述  15-27
  2.1 相关概念及处理算法  15-21
    2.1.1 图像的表示  15
    2.1.2 色彩的基本概念  15-16
    2.1.3 色彩空间  16-20
    2.1.4 像素的邻域  20-21
    2.1.5 彩色化的病态性  21
  2.2 几种典型的彩色化算法  21-26
    2.2.1 Horiuchi的算法  21-23
    2.2.2 Levin的图像彩色化算法  23-24
    2.2.3 Sapiro的彩色化算法  24-26
  2.3 本章小结  26-27
第三章基于颜色混合的彩色化算法  27-50
  3.1 改进的灰度图像彩色化算法  27-44
    3.1.1 测地距离和不平度  27-32
      3.1.1.1 测地距离和不平度的定义  28-29
      3.1.1.2 测地距离分析和简化  29-31
      3.1.1.3 不平度的分析和简化  31-32
    3.1.2 距离加权的颜色混合  32-36
      3.1.2.1 基于距离加权的颜色混合思想  32-35
      3.1.2.2 颜色混合的松弛  35-36
    3.1.3 算法描述  36-39
      3.1.3.1 求解亮度距离的贪婪算法思想  36
      3.1.3.2 基于贪婪算法的多源点颜色扩展算法  36-39
      3.1.3.3 算法性能分析  39
    3.1.4 彩色化结果分析  39-44
  3.2 彩色图像的重着色算法  44-49
    3.2.1 基于彩色距离加权的彩色图像重着色思想  44-45
    3.2.2 算法描述  45-47
    3.2.3 算法实验结果  47-49
  3.3 本章小结  49-50
第四章灰度图像涂色位置提示方法的研究  50-58
  4.1 涂色位置提示方法的研究意义  50-51
  4.2 基于区域分割的涂色位置提示方法  51-56
    4.2.1 典型区域分割算法  51-53
    4.2.2 基于测地距离的区域分割方法  53-56
      4.2.2.1 种子点的选择  53-54
      4.2.2.2 区域生长准则  54
      4.2.2.3 本文区域分割算法  54-56
  4.3 涂色位置提示方法结果分析  56-57
  4.4 本章小结  57-58
第五章总结与展望  58-60
  5.1 本文工作总结  58-59
  5.2 工作展望  59-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
攻读学位期间主要的研究成果  65

基于颜色线索的图像彩色化研究

内容摘要

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